发明专利 已授权

一种基于生成对抗网络的深度学习信号增强方法

📄 申请号:CN202011221709.6 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2020-11-05
公开号
CN112380939B
公开日
2024-02-20
申请人
浙江工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

通信信号处理, 语音增强, 图像增强, 生物医学信号处理, 工业传感信号处理

摘要

一种生成对抗网络的深度学习信号增强方法,包括:提取高信噪比信号作为目标信号,再在目标信号中添加定量的高斯噪声,得到对应的低信噪比的噪声信号数据,将目标信号数据与对应的噪声信号数据组成数据对作为实验数据集;分别定义生成器与判别器的模型结构和损失函数,并对输入判别器中的数据进行归一化操作;将数据对作为判别器的输入,将数据对中的噪声信号数据作为生成器的输入。通过对抗训练,最小化生成数据与目标数据分布之间的差异,从而获得实现信号增强的生成器。本发明能够自适应学习信号特性,实现信号增强。本发明提高了低信噪比信号的信噪比,并通过重构星座图,直观得到去噪信号明显比噪声信号干净。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:61 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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